面試的是鴻海子公司-鴻齡科技
小主管是一名印度人
一開始先去鴻海內湖的公司內做筆試，直接進到辦公室的內部會議室做
英文考題與性向測驗，做到一半還當機，系統不是很穩。
測試結束後自行移動到捷運站附近的一棟老舊大樓內的鴻齡辦公室
給我的感覺真的就如字面般-老舊，就像毛胚屋裝潢到一半的工業環境
再搭上幾個辦公桌而已，光線不足。
一面主管是一名印度人，不得不說印度人的口音不習慣的人可能會非常吃力
針對你的履歷提出些問題，後來請我講解GAN以後就請我等候結果
幾周後沒結果以為沒上
過了兩個月後突然接到印度主管電話說怎麼沒來報到，查證後原來是人資漏掉訊息了
處理完烏龍後，印度的上級來與我聯絡，說BU頭想與我聊聊二面
約好二面後，再到老舊辦公室面試
先是與印度台灣上級聊聊後，準備與大陸的BU頭遠端面試
台灣上級人很好相處的感覺，也是做一些輕鬆的聊天後結束
大陸的頭面試問題犀利，技術底子夠硬
從機器學習到深度學習，影像處理語音處理的細節都會涉略
再來是著重在實際落地會問到的問題也希望你回答
結束後就回去等候結果
面試問答
GAN
在白板上畫下GAN的運作原理
Generator vs Discriminator
等等
機器學習與深度學習差異
機器學習 - SVM/ Tree 方法
詳細描述SVM與 決策樹/ 隨機森林/ boosting 等算法
深度學習 -
多層感知機演進到深度學習/後續發展CNN/RNN 帶起新一波應用
機器學習較為發展成熟/ 深度學習在運算能力與新的Activate function, Loss function研究後才開始有實用價值
實際落地的應用方面
產線上檢測會用什麼方法?
AOI - CNN 影像辨識, 物件偵測
如果遇到不準的會怎麼處理?
設計loss function 平衡樣本，或是資料預處理平衡 或是 增加訓練樣本
面試建議
工作環境上給人的感覺不是那麼的優
但是人事相處上就面試上來說整體上感覺還可以
在專業成長/練功方面可能需要評估一下
鴻海是部門的存亡要靠部門自己帶來的獲益而定
這個部門在當初我面試時是存亡邊際的部門
若不賺錢，就是解散整併到其他部門
分紅方面當然也是因為跟部門績效掛勾，所以有可能會因此整包薪水不優
其他更多職場上的狀況我想其他網路上有很多可以參考的事例
祝各位面試順利
